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    深度学习训练人工标注 更多内容
  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。De

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  • 数据处理场景介绍

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 人工标注操作指导

    形框,标注框处于可选择状态,可通过拖拉多边形框的点修改。 点云标注框的修改,双击点云标注框后,在标注界面右侧出现该标注对象的三视图,根据图像判断标注对象的位置和状态,在三视图中拖拉标注框顶点修改。 联合标注。联合标注分为点云标注以及2d矩形框标注。2d标注与人车标注修改标注框方式一致。

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  • 通过人工标注方式标注数据

    通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据

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  • 算法备案公示

    、课件制作等场景模拟真人配音,提升数字内容生产效率。 算法运行机制 训练阶段: 用户上传一段真人语音音频及授权书作为输入。 音频经过人工安全审核和授权认证后,由训练人员标注用于训练的音频数据,使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。 推理阶段: 用户上传一段文本作为输入文本内容,由系统自动审核。

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  • 功能介绍

    网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练,大幅度提升模型训练的速度,满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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  • 创建ModelArts人工标注作业

    创建ModelArts人工标注作业 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 数据标注

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 人工标注文本数据

    无法添加关系标签 开始标注 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”,进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型,基于“标注类型”选择需要进行标注标注作业,单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图3 下拉选择标注类型

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  • 人工标注音频数据

    标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中,展示此标注作业下全部数据。 标注音频(声音分类) 标注作业详情页中,展示了此标注作业中“未标注”和“已标注”的音频,默认显示“未标注”的音频列表。单击音频左侧,即可进行音频的试听。 在“未标注”页签,勾选需进行标注的音频。

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  • AI开发基本流程介绍

    全,因此,在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 训练声音分类模型

    面,单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“

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  • 训练物体检测模型

    训练物体检测模型 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的

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  • 训练文本分类模型

    在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果

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  • 训练图像分类模型

    操作步骤 参考标注图像分类数据章节,确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“

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  • 启动智能任务

    模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先

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  • 人工标注图片数据

    标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型。基于“标注类型”选择需要进行标注标注作业,单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中,展示此标注作业下全部数据。 标注图片(图像分类) 在标注作业详情页中,展示了此数据集中“全部”、

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  • 人工标注视频数据

    > 数据标注”,进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型,基于“标注类型”选择需要进行标注标注作业,单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中,展示此标注作业下全部数据。 标注视频 标注作业详情页

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 大模型开发基本概念

    务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中

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  • 数据标注场景介绍

    ModelArts为用户提供了标注数据的能力: 人工标注:用户创建单人标注作业,对数据进行手工标注。 智能标注:在标注一定量的数据情况下,用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注,提高标注的效率。 团队标注:对于大批量的数据,用户可以通过创建团队标注作业,进行多人协同标注人工标注 对于不同

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